运营实例:用户画像在运营工作中如何应用

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运用用户画像把握用户行为,进行精准化运营,往往能够收获到意想不到的效果。

今天的文章很短,不过千字,但估计应该对一些同学会有一些启发。

何为用户画像

简单的说,用户画像就是将所有用户的数据进行归拢、聚类之后,通过标签或其他方式将用户行为进行分类,从而得出精细的用户类型,用以运营、产品的实践。再简单点说,通过分析数据,将所有用户的行为归类,得出各种类型的用户群体,并为后续的持续的精细化运营做准备。

用户画像这件事儿很多人都聊过,但是并不是讨论产品中的Persona的概念,今天聊的更多的就是第2类和第3类的画像在运营中的应用。

用户画像的运营实际应用

还是亮哥目前的工作。业务模块里有一个保险返现的模块。这个模块是和保险公司合作,根据用户的驾驶行为和停驶情况按照一定比例返还用户的保费,是一个类UBI的产品。

这个产品的基盘用户是所有购买了指定保险公司车险的用户,但是需要用户报名才会激活服务。

那么,促进用户报名,就是这个产品用户规模的依赖项。

运营没有介入前,自然增长的总体转化率是1%,运营介入后,大概2个月的时间,总体转化率已经到10%左右了。

那么,做了什么呢?

很简单,分析已经参与活动的用户的构成,和对用户通知下发后,参与活动的用户和不参与活动用户的差别,然后分为两类用户开始重组文案和推送策略。

在这里,对用户的分析就是建立用户画像的过程。

最终,我们建立了这样的画像:

  • 根据年龄的差别和日常使用应用活跃度的差异去区分出不同的人群。
  • 试探不同人群对于文案的感知,总结出不同人群care的重点。

这样一来,对于新增进来的用户,我们就实现了不同画像人群的不同邀请文案的设计。

譬如说,对于不同的人群,是推这个业务会帮他赚钱还是帮他省钱,因为不同的人群对于这两种表达的反馈是不同的;推送的时间节点是选择上午的早高峰时段还是晚高峰时段,是之前还是之后,等等。

这些尝试,让我们累积了更多的经验,对于刺激用户转化这件事儿的效率提升具有实际的指导意义。

事实证明,这样的措施上线后,对于目标用户转化率的提升,帮助极大。

用户画像应用的难点

首先,肯定是要有数据,233。这样说的原因是因为好多运营同学拿不到数据,或者公司的数据不全。

对数据,我的建议是,能埋点的都埋上。与应用活跃强相关的一定要有数据记录。

其次,是要尝试数据的抽取和归类,哪怕这个事儿做的不专业,不熟练。

从亮哥过去的实践来说,大多数公司的数据部门还是担负数据仓库的职责,具有分析能力和直接输出能力的并不太多。

所以,运营人员和产品人员都应该具有数据抽取、归类、分析的能力。

第三,是要有精细化运营的思维模式。

不断迭代、小步快跑、快速试错,是关键。

要能够大胆的针对数据提出假设,然后,再不断的在不同的范围去验证假设,最终形成结论和能力。

基本上就是如此。

题图来自于Pixabay.com,摄影师:jill111。

#专栏作家#

张亮,微信公众号:zhangleo1983,人人都是产品经理专栏作家。知乎大V,互联网从业者;《从零开始做运营》作者。聊产品聊运营,偶尔深度。分享一切有益有趣的内容。

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评论( 1

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  1. 小蚂蚁,爱搬家!

    这都弄的神马玩意儿。。为啥不能踩?

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